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龙图腾网恭喜北京科杰科技有限公司申请的专利Python监控任务资源使用方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119512883B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510091354.X，技术领域涉及：G06F11/30；该发明授权Python监控任务资源使用方法及系统是由高经郡;高海玲;高静良设计研发完成，并于2025-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本Python监控任务资源使用方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种Python监控任务资源使用方法及系统，涉及智能化监控与资源优化技术领域，包括通过多层卷积神经网络提取进程调用栈信息，构建进程依赖关系图谱，并计算进程关键度得分，识别核心监控进程。通过资源监控协程获取核心监控进程的资源使用数据，并采用自适应反馈控制算法确定最优采样周期，将数据写入时序数据库。利用滑动时间窗口算法进行数据聚合分析，得到性能指标，并构建异常检测模型。基于主成分分析法降维构建特征向量，并采用聚类算法划分负载类型。根据特征向量和负载类型生成差异化进程优化策略。当检测到性能波动时，执行优化策略，并根据性能提升指标更新异常检测模型和深度强化学习模型，最终生成优化诊断报告。

本发明授权Python监控任务资源使用方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种Python监控任务资源使用方法，其特征在于，包括：通过Python系统调用接口获取监控服务器的运行时状态数据，从所述运行时状态数据中提取进程标识码、进程启动时间戳和进程调用栈信息，将所述进程标识码与预先构建的目标任务特征库进行哈希匹配得到目标任务进程，对所述进程调用栈信息采用多层卷积神经网络提取调用特征得到进程依赖关系数据，基于所述进程依赖关系数据采用最小生成树算法构建进程依赖关系图谱，计算所述进程依赖关系图谱中节点的节点度中心性得到进程关键度得分，将所述进程关键度得分大于预设关键度阈值的目标任务进程确定为核心监控进程，将所述核心监控进程的进程标识码写入监控采集对象池；为所述监控采集对象池中的每个核心监控进程创建资源监控协程，所述资源监控协程通过系统调用接口获取核心监控进程的资源使用数据，计算所述资源使用数据的进程资源波动率，将所述进程资源波动率代入自适应反馈控制算法计算最优采样周期，按照所述最优采样周期将所述资源使用数据写入时序数据库，采用滑动时间窗口算法对所述时序数据库中的数据进行聚合分析得到性能指标，根据所述性能指标构建异常检测模型，并利用主成分分析法对所述性能指标降维构建特征向量，基于所述特征向量采用聚类算法将所述核心监控进程划分为不同负载类型；将所述特征向量和负载类型输入深度强化学习模型，所述深度强化学习模型基于历史优化经验数据生成针对负载类型的差异化进程优化策略，当所述异常检测模型检测到性能波动时，执行所述差异化进程优化策略，获取优化后的资源使用数据，计算优化后资源使用数据相对优化前的性能提升指标，当所述性能提升指标大于预设优化阈值时，更新所述异常检测模型的参数，生成优化诊断报告，并将所述优化策略、性能提升指标和负载类型写入所述深度强化学习模型的训练样本库用于持续优化。

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